11111111111111111111111

一、测试框架格局：三大核心工具对比 1. Playwright（微软开源） 核心架构： 采用进程外通信模型，通过WebSocket协议与浏览器驱动交互，减少HTTP协议导致的延迟（平均响应<200ms） 原生集成Chromium/WebKit/Firefox三大内核，无需独立Driver管理 革命性特性： 智能等待系统：操作前自动检测元素可见性、可操作性等四重状态，减少30%因异步加载导致的失败 全链路监控：Trace Viewer记录操作视频、网络请求和DOM快照，实现分钟级故障定位 多环境模拟：一键切换设

最近整理自学资料时翻出 实战工具包+避坑指南，包括： ✅ 亲测可用的学习路线图（附时间表） ✅ 0基础自学教程（从基础知识补充到web安全、渗透测试案例分析、渗透测试实战技巧、代码审计、木马免杀和WAF绕过等实战技巧） ✅ 面试高频考点笔记（挖洞思路/报告模板） 防杠声明： ✖ 不搞付费不搞套路 单纯回馈吧友，资源失效随缘补！ PS： 遇到资源失效直接回帖问

兄弟们，今年父母给我介绍了个相亲对象，见过面了相处下来感觉人还不错双方父母都挺满意的，但是有一个事情一直不知道怎么说，就是年轻的时候不懂事喜欢lu导致现在有点力不从心简单来说就是早谢了，友友们这个事情我到底该不该和相亲对象说呢

统一 AI 工具调用的“通信语言” 关键词：工具调用标准化、Client/Server 架构、上下文传递、SSE 流式响应 一、MCP 解决了什么痛点？ 在 MCP 出现之前，AI 应用调用外部工具（如数据库、API）存在三大问题： 碎片化：每个模型需单独适配工具（如 OpenAI Function Calling vs Claude Tool Use） 高耦合：工具逻辑与模型代码深度绑定，难以复用 上下文丢失：多轮调用时状态管理复杂 MCP 的核心目标： 定义一套与模型无关的标准化协议，让任意 AI 模型通过统一接口调用

在AI技术迅猛发展的今天，如何构建一个高效的AI测试平台成为测试工程师面临的新挑战。本文将深入解析AI问答系统中知识库构建的核心流程，特别是文档解析这一关键环节，为测试工程师提供实用的技术指导和测试思路。 知识库构建的核心三要素 一个优秀的AI问答系统离不开三大核心组件：知识引擎、意图识别和任务型工作流。其中知识引擎作为系统的"大脑"，负责存储和处理海量知识；意图识别则像"导航系统"，准确判断用户问题

无需算法团队，无需 GPU 服务器，只需一台普通电脑或云账号，5 分钟即可搭建企业级 AI 开发平台。本文手把手对比 云服务直装 和 本地 Docker 部署 两种方案，附避坑指南与性能实测！ 一、云服务部署：3 分钟极速开箱 适合人群：快速验证原型 · 中小企业轻量化使用 核心优势：零运维、免费用量额度、自动升级 操作步骤： 1. 注册登录 👉 访问 Dify 官网 → 点击「免费开始」→ 用邮箱/GitHub 账号注册 国内用户推荐选择 亚太节点（新加坡/东京），延迟

在AI技术迅猛发展的今天，测试工程师面临着如何高效评估大模型性能的全新挑战。本文将深入探讨AI测试平台中自动化评分与多模型对比评测的关键技术与实践方法，为测试工程师提供可落地的解决方案。多模态模型评测的行业现状与挑战 当前主流多模态大模型（如GPT-4V、Claude等多模态版本）能够同时处理文本、图像等多种输入形式，这为测试工作带来了全新维度。根据行业实践数据显示： 1. 评测复杂度高：一次完整的竞品对比评测通常涉及5-10个

在软件开发高速迭代的今天，性能问题直接决定着产品质量和用户体验。作为测试开发工程师，熟练运用专业的性能监控与剖析工具，不仅能精准定位系统瓶颈，更能为优化决策提供可靠依据。本文将系统解析当前主流的性能监控与剖析工具及其应用场景。 一、性能诊断的双重武器：听诊器与显微镜 在性能优化领域，监控工具和剖析工具就像医生的"听诊器"和"显微镜"： 监控工具（如Prometheus、Grafana）相当于听诊器，用于实时检查系统

只接授权

一、大模型性能测试的核心价值与挑战 在AI技术快速发展的今天，大模型的性能直接影响用户体验和商业价值。与传统软件不同，大模型的流式响应（Token逐个生成）、长上下文处理能力以及高计算资源消耗，使其性能测试面临全新挑战。 为什么大模型需要专门的性能测试方法？ 1. 流式响应特性：传统性能测试关注TPS（每秒事务数）和响应时间，但大模型的"思考-回答"模式需要测量首Token延迟、吐字率等新指标。 2. 计算密集型：大模型的推理

近日，中国汽车工业协会公布2025年上半年数据：新能源汽车渗透率提升至44.3%，创历史新高。新能源占比提升，推动了第三方检测行业的市场扩容与技术升级。作为中国领先的检测行业领跑者，谱尼测试（股票代码：300887）始终与行业发展同频共振，以专业技术赋能整个产业链协同创新，助力中国汽车产业实现从“量”到“质”的全面跃升。 谱尼测试建有目前上海功能最全的新能源实验室，集EMC、ELV、VOC、可靠性，整车车身系统、汽车座椅、车身附

国家首个专门针对校园配餐的国家标准——《校园配餐服务企业管理指南》已在近日发布，将于12月1日正式实施。作为肩负国家责任与民生安全的大型综合性检验认证集团，谱尼测试（股票代码：300887）始终将保障食品安全视为核心使命，以多年深耕的专业积淀和科技力量，助力我国校园食品安全治理迈入规范化、标准化。 《指南》对于食品安全从原料采购到加工制作再到备餐与配送，要求进行全链条管理。如在原料采购方面，要实行米、面、油等